Are We Ready For An Agent-Native Memory System?
面向原生Agent内存系统的系统性评估与设计
🧭 Agent 内存系统体系化评估与设计
Shanghai Jiao Tong University · Tsinghua University · MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd
从数据管理视角分解Agent内存为四模块，量化权衡并揭示局部维护成本效益最优
📌 工作参考价值（4 点）
- 模块化设计：将Agent内存解耦为表示/存储、提取、检索/路由、维护，便于针对业务瓶颈选型，例如在搜索推荐Agent中，可单独优化检索精度与动态更新。
- 局部维护优于全局重组：在用户画像或对话状态频繁更新的场景下，采用增量式维护（如局部索引更新）比全量重建内存成本更低，适合线上实时系统。
- 成本-性能权衡：通过消融实验量化了表示保真度、检索精度、更新正确性等，为资源受限的推荐Agent提供了明确的架构取舍依据。
- 评估体系：超越端到端指标，关注内存子系统自身的鲁棒性与稳定性，可用于指导自研Agent中上下文记忆模块的离线评测。